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Building Batch Data Analytics Solutions on AWS
Objectifs
Programme
- Comparer les fonctionnalités et les avantages des entrepôts de données, des lacs de données et des architectures de données modernes
- Concevoir et mettre en œuvre une solution d’analyse de données par lots
- Identifier et appliquer les techniques appropriées, y compris la compression, pour optimiser le stockage des données
- Sélectionner et déployer les options appropriées pour ingérer, transformer et stocker des données
- Choisir les types d’instance et de nœud, les clusters, la mise à l’échelle automatique et la topologie de réseau appropriés pour un cas d’utilisation métier particulier
- Comprendre comment le stockage et le traitement des données affectent les mécanismes d’analyse et de visualisation nécessaires pour obtenir des informations commerciales exploitables
- Sécuriser les données au repos et en transit
- Surveiller les charges de travail analytiques pour identifier et résoudre les problèmes
- Appliquer les meilleures pratiques de gestion des coûts
Public visé
- Ingénieurs plateformes de données
- Architectes et opérateurs qui construisent et gèrent des pipelines d’analyse de données
Prérequis
Les participants ayant au moins un an d’expérience dans la gestion de frameworks de données open source tels qu’Apache Spark ou Apache Hadoop bénéficieront de ce cours.
Nous suggérons le cours
AWS Hadoop Fundamentals
pour ceux qui ont besoin d’un rappel sur Apache Hadoop.
Nous recommandons aux participants de ce cours d’avoir suivi les cours suivants :
- AWS Technical Essentials ou Architecting sur AWS
- Building Data Lakes on AWS ou Getting Started with AWS Glue
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